Est-il possible d'analyser l'appartenance multiple d'un client à plusieurs communautés distinctes ?

Analyse de l'Overlap en Détection de Communautés

Absolument, et c'est une fonctionnalité essentielle pour capturer la nuance des comportements réels, un client pouvant appartenir à différents groupes sociaux ou de risque. La création de la table outOverlap décrit l'intensité de chevauchement de chaque nœud. SAS Viya calcule cette intensité comme la somme des poids des liens connectant un nœud à une communauté donnée, divisée par le poids total des liens de ce nœud. Attention cependant, cette opération est très coûteuse en ressources. Par conséquent, elle n'est générée que pour la valeur de résolution la plus petite avec l'algorithme d'optimisation par modularité, et est désactivée si vous utilisez la propagation d'étiquettes avec des résolutions multiples.

Exemples pour l'action community

Détection de base (Louvain)

Utilisation de l'algorithme par défaut pour identifier les groupes naturels.

Multi-résolution et Découpage Récursif

On force l'algorithme à créer des communautés de 2 personnes maximum en utilisant une approche récursive et une résolution spécifique.

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